考虑表5-10 中的数据集。记录 A B C 类 1 0 0 0 + 2 0 0 1 - 3 0 1 1 - 4 0 1 1 - 5 0 0 1 + 6 1 0 1 + 7 1 0 1 - 8 1 0 1 - 9 1 1 1 + 10 1 0 1 +(a)估计条件概率P(A|+)，P(B|+)，P(C|+)，P(A|-)，P(B|-)和P(C|-)。(b)根据(a)中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本(A=0,B =1,C=0)的类标号。(c)使用m估计方法(p=1/2且m= 4)估计条件概率。(d)同(b)，使用(c)中的条件概率。(e)比较估计概率的两种方法。哪一种更好?为什么?

考虑表5-10 中的数据集。

记录  A  B  C  类

  1     0  0   0  +

  2     0  0   1  -

  3     0  1   1  -

  4     0  1   1  -

  5     0  0   1  +

  6     1  0   1  +

  7     1  0   1  -

  8     1  0   1  -  

  9     1  1   1 +

  10   1  0   1 +

(a)估计条件概率P(A|+)，P(B|+)，P(C|+)，P(A|-)，P(B|-)和P(C|-)。

(b)根据(a)中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本(A=0,B =1,C=0)的类标号。

(c)使用m估计方法(p=1/2且m= 4)估计条件概率。

(d)同(b)，使用(c)中的条件概率。

(e)比较估计概率的两种方法。哪一种更好?为什么?